差异表达基因分析:如何对不同临床基质的表达基质进行t.test？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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临床治疗数据的癌症分型能发31分？

作者用差异基因表达 (DGE) 分析补充了这一分析，再次将每个cluster与所有其他cluster进行了对比，并使用Reactome数据库中的基因集进行了通路富集分析。...02 七种分子亚型患者对药物的预后差异作者观察到在NMF模型中，血管生成/基质（cluster1）和血管生成（cluster2）在两个分类的有利风险组中的富集。...在对治疗组进行评估时，在血管生成/基质（1）、血管生成（2）和补体/Ω-氧化（3）中，阿特珠单抗+贝伐单抗和舒尼替尼组之间未观察到临床结果的明显差异（图2C和2D）。...图4 总之，作者确定了五个具有频繁功能丧失改变的基因，这些基因与两种治疗方式的不同临床结果相关，表明晚期肾细胞癌中的靶向体细胞突变分析有助于指导治疗选择。...除了大量的临床真实数据以外，本文的亮点还在于新颖的分型方式以及对七种亚型进行不同药物治疗产生的不同临床结局也进行了详细的分析。

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TCGA数据挖掘—肿瘤免疫浸润分析思路2

如何根据不同分组情况下免疫指标的差异来指导免疫治疗？解决思路来了，还是以TCGA上的肺癌为例，我们来评估不同临床分期的肿瘤人群的免疫指标的差异，同时思考这些差异对免疫治疗方案的指导意义。...01 免疫基因集富集情况的比较根据样本的细胞类型和免疫激活相关基因集富集情况对不同临床分期的肿瘤人群进行聚类分析（如下图）。 ?...同时我可以根据每个免疫基因集的富集分数进行差异分析，分析不同临床分期的肿瘤病人显著差异的免疫功能（如下图）。 ?...05 免疫调节剂IM基因表达比较前面的分析都是从基因集或细胞层面来分析免疫的差异，那是不是可以从单个基因层面来揭示不同分期人群对免疫应答可能的响应以及预后的差异呢！当然可以！...以上就是以TCGA肺癌不同临床分期为例来进行的免疫差异比较分析。

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肿瘤微环境生信高分套路

使用R包limma进行差异表达分析。 1.5 GO和KEGG富集分析使用clusterProfiler，richplot和ggplot2软件包，对 379个DEG进行了GO和KEGG富集分析。...1.6热图通过R语言的pheatmap生成DEG的热图。 1. 7 临床阶段的差异分析从TCGA中下载LUAD样品的临床病理特征数据。...，对高分和低分的样本进行了差异分析。...接下来作者进行了结合临床特征的BTK分析，Wilcoxon秩和检验表明，肿瘤样本中BTK的表达明显低于正常样本中的表达（图6A）。...BTK在样本中的差异表达及其与LUAD患者的生存和临床病理分期特征的关系 2.7 BTK有可能成为TME调制的指标由于BTK的水平与LUAD患者的生存期和TNM分期呈负相关，作者进行了GSEA分析，结果显示

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6+分的单细胞结合湿实验值得学习！

然而，现在主要通过bulk RNA-seq或微阵列分析获得临床肿瘤样本的基因表达数据，无法反映肿瘤微环境中的细胞异质性。...原发性临床肿瘤的异种离体类器官培养（类瘤tumoroids），由于易于培养以及能维持基质细胞复杂性，受到广泛关注，但是其基质细胞亚群组成以及其对癌细胞行为的影响尚待深入研究。二、分析流程 ?...作者对以上不同培养方式生长的4T1细胞进行RNA测序，以确定培养环境驱动的分子表型。...所以接下来作者进一步评估了这些与肿瘤进展相关的生物过程的差异表达，以了解不同培养条件对癌细胞行为的影响。...然后在R中使用Seurat包进行进一步分析，分析中不包括每个细胞中检测到的基因少于500个的细胞以及少于5个细胞表达的基因。

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单细胞测序正流行！这篇Nature Medicine顶级单细胞文献全套复现，你值得拥有！

d, 肿瘤和正常内皮细胞（n = 618和569个细胞，分别来自5名患者）之间通过GSVA对每个细胞的通路进行的差异分析。 e，内皮细胞的tSNE图，根据每个细胞中检测到的转录本的数量进行颜色注释。...d, 小提琴图显示成纤维细胞亚群中编码胶原蛋白的特定基因的表达。 e, 通过GSVA对不同成纤维细胞亚群的通路的差异分析。...d, 通过GSVA对从正常肺部或肺部肿瘤分离的滤泡B细胞（第1和第2群）的通路进行差异分析 e, 9,756个髓样细胞的tSNE图，按其相关的亚群（上）或来源的样品类型（下）进行颜色注释。...h, 通过GSVA对从正常肺部或肺部肿瘤分离的巨噬细胞的通路进行差异分析 i, 每个成纤维细胞亚群之间用SCENIC预测的转录因子表达调节的AUC分数的热图。...我们再回过来看一看这篇文献，内容很多但是仔细阅读一下大家就可以发现，这些都是由几个关键步骤串联起来的，总结一下就是：细胞分群和注释细胞再分亚群不同亚群的功能差异结合临床特征那么掌握这些技能我们是不是也能重现这篇文章中的分析呢

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多组学（单细胞、空间转录+蛋白、外显子、甲基化）揭示神经母细胞瘤异质性图谱

由于神经母细胞瘤内不同的细胞状态预计具有不同的表观遗传谱，研究推断肿瘤的甲基化谱可用于准确地对具有不同细胞组成的肿瘤进行分组。事实上，儿童癌症的甲基化分组已经成功地确定了脑肿瘤和肉瘤的表观遗传亚群。...接下来，使用11例患者样本的30个样本(fov)进行了MIBI分析，主要来自II组(n=7)。根据蛋白表达来标注细胞类型，并观察了与sc/snRNA-seq相关的免疫细胞密度的样本间和区域间差异。...对10个样本中每个样本的整个肿瘤切片的细胞-细胞相互作用基质的无监督分析证实了神经母细胞瘤中免疫/基质成分的肿瘤细胞区域化。具体来说，CD56+肿瘤细胞自我结合成一个缺乏免疫细胞的生态位。...为了进一步研究，将数据进行聚类分析，然后将这些cluster聚集成富含肿瘤(>50%恶性细胞)和富含基质(的beads，然后比较每种细胞类型，在富含肿瘤和富含基质的细胞类型珠粒之间的差异表达...最后，在19个样本中对每个区域中重复富集的基因进行了评分。

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骨髓龛中不同细胞群体的关联性及其分化途径

我们的分析揭示了成熟基质细胞的分化层次，确定了伴随这些分化轨迹的关键转录因子，并增加了对骨髓微环境复杂性的理解。 ?...然后使用总计数标准化的变体对每个细胞的基因表达计数进行标准化，以避免来自非常高表达的基因的变形。...使用细胞命运标记报告基因确证基质细胞亚群为了确证基于单细胞转录组分析识别的细胞类型和转录调控因子，采用荧光酶素的标记的小鼠间质细胞进行实验验证。 ?...临床意义本研究中，我们阐明了基质细胞直接分化成成骨细胞，软骨细胞，脂肪细胞的转录过程。研究产生的scRNA-seq基因表达谱可以实时描述骨髓微环境中及其命运选择相关的动态过程。...此外，尽管体内和培养的基质细胞之间存在显著的差异，但体外分化实验证明有助于分析转录因子与不同基质命运的相关性。我们的数据集和分析将作为研究基质细胞分化的未来研究的资源。

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深度分析：生信+免疫+COX模型，突破5分不在话下

图 1 二差异表达基因的筛选这一步是基于免疫评分和基质评分筛选差异表达基因，首先从TCGA数据库中下载原始数据，基于免疫评分筛选出162个高表达基因和747个低表达基因，基于基质评分筛选出261个高表达基因和...随后，作者用共计864个差异表达基因进行了功能富集分析（图2 E），又对77个高表达基因进行聚类并绘制了热图（图 2 F）。 ?...图2 三 PPI（蛋白-蛋白互作网络）构建作者基于上述过程中筛选出的77个上调差异表达基因构建了PPI网络，并对这些基因进行了功能富集分析（图3B），随后运用模块化分析筛选出四个重要模块，其中最显著的模块包含...图 3 四枢纽基因的表达量、预后和COX回归分析随后，基于TCGA数据库中基因表达量数据和临床信息数据，作者进行了枢纽基因的表达量、预后和COX回归分析。...至此这篇文章的分析就结束了，分析的前三步就是常规的生信加免疫套路，先分析免疫相关评分与临床病理特征间的联系，随后筛选差异表达基因，进行功能富集并构建PPI网络。

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【生信文献200篇】50 scRNAseq-CAFs

对每个CAFs样本的scRNA-seq文库进行建库，使用Smart-seq2方法并且在细胞裂解液中加入ERCC来质控。经过滤后得到10835个内源性基因和53个质控基因用于进一步下游分析。...为了研究这一群分离出的CAFs细胞是否能够代表不同细胞亚群，研究人员用不同方法进行了降维，通过t-SNE将细胞明确分为由DBSCAN定义的四群，表明了CAFs亚型的存在，且具有离散的基因表达谱（图1d）...结果发现，每个CAF群体都具有特定生物学功能的独特基质。为了能检测差异表达基因特异区分每一个CAF亚型，研究人员对定义的群体进行了再生性优化检验统计（ROTS）。...将每个群体与其他聚集的群体进行比较以发现独特的基因特征，并且将FDR小于0.001的上调基因认为是显著差异表达（SDE）。...总之，vCAFs和mCAFs的基因谱在大量RNA测序数据中很容易检测到，并且对人类肿瘤具有生物学和临床意义。

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【单细胞文献解读】肺癌微环境中的基质细胞图谱

利用2192个高变基因进行主成分分析，确定了8个不同的亚群：内皮细胞、成纤维细胞、B细胞、骨髓细胞、T细胞、肺泡细胞、上皮细胞、癌细胞。...进一步对每个亚群再次聚类，划分为52种不同的基质细胞亚群和12种癌细胞亚群。...、较低的胶原蛋白表达通路分析发现其中一个亚型具有上皮-间质转换(EMT)的特征，伴随着细胞外基质蛋白marker的高表达以及TGF-β基因的表达。...利用SCENIC寻找每个成纤维细胞亚型特异的基因调控对，FOXO1和MSC调控的基因在Cluster1中下调，而MEF2C和ELK3调控的基因在Cluster2中上调，说明不同来源的成纤维转录因子调控对的获悉不同...09 基质细胞亚型关联临床信息分析LUAD和LUSC中特异性的基质细胞亚型，发现LUAD来源于AT2的细胞而LUSC来源于基底细胞。

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还不会肿瘤微环境相关基因集分析？看看这个吧！

数据介绍 TCGA：385例结肠癌样本的转录组RNA-seq数据及相应的临床数据。结果解析 01 免疫和基质评分，DEGs的筛选，和功能富集分析。...根据患者的基因表达谱分析，并使用CIBERSORT和ESTIMATE计算了免疫评分和基质评分。在免疫评分高和低的样本中，共鉴定出1011个DEGs，其中有985个基因高表达，26个基因低表达。...从高低基质评分的样本中获得了1434个DEGs，包括1426个高表达基因和8个低表达基因。热图显示了高和低免疫、基质评分的样本之间的比较结果(图1a、b)。...图2 02 9个与免疫相关的关键预后基因的鉴定接下来通过单因素Cox回归分析和多因素Cox回归分析来探讨这些DEGs对结肠癌预后的潜在预后价值。...所有7个基因在肿瘤间质组织中均有染色蛋白表达，提示这7个基因可能通过基质成分作用影响结肠癌的发生和预后。采用Kaplan-Meier法分析这9个关键基因的表达与结肠癌患者预后的关系。

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晚期卵巢癌的肿瘤免疫异质性揭示了化疗的免疫原性作用

分别生成28对和37对基因表达和TCR测序数据。TCR序列非常低的样本（n=5个样本;10对）未纳入下游分析，因为TCR克隆性置信度低。...将MSigDB hallmark基因集分为5类：致癌、细胞应激、免疫、基质和其他。主成分分析（PCA）表明，大多数样本之间的基因集富集差异可以用致癌基因集、免疫基因集和基质基因集来解释（图1 d）。...利用样本-患者依赖性（即考虑到来自同一患者的多个肿瘤样本）进行了差异表达分析，以增加统计效能，并避免出现患者特异性的假偏倚。...为了研究在高肿瘤细胞样本中哪些分子信号通路或TME细胞类型更丰富，使用差异表达分析的T统计量进行了ssGSEA。...计算了这些全基因组相关性，并对属于hallmark基因集的基因排序后的相关性系数进行了GSEA（图4 e）。与预期的一样，免疫和基质基因组的有CNAs基因表达与肿瘤细胞性呈负相关。

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肿瘤免疫亚型鉴定如何突破发15分+SCI

今天给大家介绍一篇2022年7月发表在Genome Medicine(IF:15.266)上的一篇文章。作者对肺鳞癌的转录组数据集进行分析并鉴定到一类衰竭免疫亚群。...临床特征和免疫治疗反应进行相关性分析。...抑制受体的表达水平分析表明免疫基质簇中这些基因表达水平显著上调（图1F）。免疫基质簇的样本富集多种TEX基因集。...EIC亚组和其他亚组进行差异分析鉴定到167个DEGs，将这些基因定义为衰竭免疫相关基因。 4....EIC的内部验证随后，作者使用其余TCGA样本验证上述结果，NMF分析同样鉴定到4个簇（图2A），使用ssGSEA分析的富集打分和基因表达水平计算打分，鉴定到簇2的免疫打分和基质打分高于其他簇（图2B

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搞科研晕头转向，不知如何筛选目标基因？看完这篇就懂了

结果解析 1. 20种不同类型肿瘤的预后与基质和免疫评分的相关性首先，作者对20种不同肿瘤类型的总生存率与基质评分或免疫评分之间的相关性进行分析发现，对于BRCA，LUAD和KIRC，免疫评分比基质评分更能预测预后...图1 2.与基质和免疫评分高相关的DEGs的鉴定接下来，作者选择先前鉴定的具有统计学差异的六种肿瘤类型，鉴定了其表达与免疫或基质评分值正相关或负相关的基因，其预后可以通过免疫（BRCA，LUAD，KIRC...单个差异表达基因在相关癌症中的预后潜力分析作者使用TCGA数据库的Kaplan-Meier生存曲线进一步研究了与相关癌症预后相关的DEGs。...于是用GEPIA挖掘免疫评分组的53个DEGs和基质评分组的108个DEGs，以鉴定具有明显差异表达的基因，结果显示79个DEGs具有统计学意义的表达差异（p差异表达的基因，后期就可以根据分析结果任性的随机选择“基因+癌症”进行验证了，尤其对于想发干湿结合文章的小伙伴们来说，这种分析思路不防借鉴起来吧！

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老生常谈的缺氧+肿瘤怎么样做出新花样？

图2 03 不同缺氧模式下的生物学通路通过对KEGG通路进行ssGSEA分析，研究了五种不同模式的生物过程。...图3 为了进一步探索每个cluster潜在的生物学过程，作者确定了每个cluster的差异表达基因。利用clusterProfiler软件包对每个聚类的差异表达基因进行GO富集。...然后，对这些基因进行LASSO-Cox回归分析，以获得更能代表低氧反应模式的低氧表型相关基因标签。最后选取12个基因建立HPXscore。...低HPXscore组则观察到相反的结果(图3B)。 TCGA和其他独立研究小组对膀胱癌进行了全面的分子景观构建，并将膀胱癌划分为多个不同的分子亚型。...除了结合缺氧与免疫外，本文主要优势为作者对五个GEO和TCGA数据集进行meta分析，提高了样本量，验证集也使结果更加可信。

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基于肿瘤微环境基因构建I-III期结肠癌免疫预后模型（IF=6.68）

最终确定了两个簇，分别称为肿瘤微环境簇1（TMEC1）和肿瘤微环境簇2（TMEC2），并且两个簇之间来自不同GEO系列的患者比例的比较显示无显著差异。...3 与预后相关的TMRS基因panel的构建为了开发可用于临床的panel基因，作者将LASSO Cox回归模型应用于797个预后基因，以减少维度。将患者随机分为训练集和验证集以进行预后分析。...两组患者特征的比较显示无显著差异。通过LASSO模型生成了由100个基因组成的TMRS基因panel，并使用基于RFS（TMRS-RFS）和OS（TMRS-OS）信息的Cox分析建立了两个预后模型。...6 TMRS panel可用于胃癌的预后预测和个性化治疗据报道，TME在多种肿瘤类型的发生和发展中起着重要作用。因此，对TMRS panel能否预测I–III期胃癌患者的预后进行研究。...---- 一个R脚本解决某类功能基因(比如m6A甲基化)临床预后模型分析流程肿瘤免疫细胞浸润与临床相关性分析

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单细胞分析揭示协同作用的肿瘤微环境动态有助于确定胰腺癌的亚型

作者之前对大量RNA-seq样品进行了虚拟显微切割，确定了“基底样”和“经典”肿瘤亚型的预后基因特征，强调了PDAC患者癌症内在异质性的重要性。...随着许多新的注释细胞类型，重点已转向揭示细胞信号转导机制和特征网络如何在PDAC患者中共同形成异质性肿瘤。然而，从不同实验室获得的细胞类型比例之间存在明显差异。...分泌组的交叉TME分析突出了关键的信号转导轴和标志物作者使用统计标准（最小细胞表达>20%的细胞，组间表达差异>10%），调查了上述细胞类型（图1e）中所有已知为分泌配体和受体的差异表达转录本。...PDAC TME的细胞组成与基质亚型相关基于 CAF 和 PSC 亚群中亚型特征的不同富集，作者假设基于基质亚型的差异信号转导最终导致不同的 TME 组成和致瘤表型（图 3f-h）。...接下来，作者对肿瘤亚群进行亚集，并对每个单细胞的基础/经典亚型表达进行评分，以表明癌细胞相应地与患者表型匹配，而一些患者同时混合了基础和经典，正如其他人所观察到的那样（图 4g）。

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利用基因家族基因构建预后模型发6分+SCI

其中，RGS1,RGS18,RGS19和RGS13的表达水平与基质细胞打分，免疫细胞打分正相关。RGS18高表达的患者对环磷酰胺和奈拉滨敏感，而RGS19高表达患者对氯法拉滨和奈拉滨敏感。...RGS10和RGS16在卵巢癌不同临床分期中显著差异表达，可以作为预测卵巢癌临床分期的生物标志物（图1B）。 ? 图1 RGS基因家族在不同免疫亚型和临床分期的表达水平 6....卵巢癌中RGS基因家族的差异分析和生存分析对卵巢癌样本和卵巢正常样本进行差异分析，如图2所示，RGS11, RGS14, RGS10, RGS19, RGS13, RGS1, RGS18, RGS4,...此外，作者对不同临床特征的患者进行生存分析，表明高风险组患者的生存期较差（图5e-5j）。 ? 图5 列线图和不同临床特征患者的生存分析 9....基于风险打分和临床特征构建列线图可以预测卵巢癌患者的复发，有助于临床医生做出临床决策和个体化治疗。本研究的的局限性在于需要使用额外的数据对该模型进行验证。

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进来抄作业 | 蹭诺奖热点，7分+基因集肿瘤分型思路

3 研究结果 1、缺氧相关差异表达基因的无监督聚类分析图 1A-C：由于具有不同缺氧水平的 PDAC 患者的预后各不相同，作者进行了无监督聚类分析以识别不同的缺氧模式并将患者分层为两个cluster。...2、鉴定缺氧和免疫相关的差异表达基因（DEGs）图2A-B：通过 Pearson 相关分析研究 PDAC DEGs 和缺氧标记基因、 PDAC DEGs和免疫标志基因的关系；图 2C-F：分别对缺氧相关基因和免疫相关基因进行...；图 7I-P：在临床亚组分析中，在 T3T4、2 期、N1 和 2 级中，高危组的免疫评分和基质评分显着低于低危组；高风险组的免疫检查点表达水平也显着低于低风险组（图 7B）。...(B)显示高风险和低风险患者之间不同免疫检查点表达的箱线图。(C-E)基于 TCGA 的风险评分估计。风险特征与免疫评分、估计评分和基质评分之间的关系。(F-H)免疫分数、估计分数和基质分数的散点图。...不同免疫状态(I-L)和基质状态(M-P) 的分析在 TCGA PDAC 队列的高风险和低风险人群中及其与临床特征的相关性。

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热点碰撞--m6A与免疫微环境研究分析思路!

将这些模式分别称为m6Acluster.A-C，对这三种主要的m6A修饰模式的样本进行预后分析，发现clusterB具有显著的生存优势(Fig.2B）。...为了探索不同的m6A修饰模式对应的生物学功能，作者进行了GSVA富集分析。m6Acluster.A明显富集了基质和致癌激活通路，如ECM受体相互作用、TGF信号通路、细胞粘附和MAPK信号通路。...03 在ACGR数据集分析m6A甲基化修饰模式为了探究这些m6A修饰表型在不同临床特征中的作用，作者使用了包含300名胃癌患者的ACRG数据集，数据集包含全面的临床注释。...作者使用limma包确定了718个m6A表型相关的差异表达基因，对DEGs进行GO富集分析，发现这些基因在m6A修饰和免疫显著相关的生物过程中显著富集，证实了m6A修饰在肿瘤微环境中的免疫调节中发挥了不可忽视的作用...04 m6A基因特征的生成和功能注释为了验证这种调节机制，作者对获得的718个相关基因进行无监督聚类，与m6A修饰模式的聚类分组一致，无监督聚类也揭示了三种不同的m6A修饰基因组表型，将这三个集合分别命名为

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